在数字化和智能化的时代，图片分类作为计算机视觉领域的重要任务之一，已经广泛应用于各种场景，如安防监控、医疗诊断、智能推荐等。传统的图片分类方法往往需要复杂的手工特征提取和繁琐的分类器设计，而机器学习算法的引入为图片分类带来了不同的思路。
KNN算法是一种基于实例的学习，或者说是局部逼近和将所有计算推迟到分类之后进行的惰性学习。它的工作原理是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。在KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。
对于图片分类任务，我们可以将每张图片看作是一个高维空间中的点，这个点由图片的像素值或其他特征向量表示。通过计算待分类图片与训练集中图片的距离（如欧氏距离、曼哈顿距离等），找到K个最近的邻居，然后根据这K个邻居的类别标签，通过投票或加权投票的方式确定待分类图片的类别。
以单通道的图片为例，也就是灰度图片为例，图片的样本就是一个矩阵，像素点就是样本的特征值。